La tecnología ha revolucionado la manera en que las empresas abordan el mantenimiento de planta. El uso de la analítica de datos, en particular, ha tenido un impacto significativo en la forma en que se realiza el mantenimiento de equipos y maquinarias. El Big Data en el mantenimiento de planta es una técnica que permite a las empresas recopilar y analizar grandes cantidades de datos para predecir fallas en el equipo y reducir los costos de mantenimiento. En este artículo, exploraremos cómo el uso del Big Data puede mejorar el mantenimiento de planta y qué beneficios puede aportar a las empresas que adopten esta tecnología.
Introducción al Big Data en mantenimiento de planta
El Big Data es como se describe al fenómeno de datos donde la recolección de datos es de crecimiento es exponencial. Además, posee una cantidad de variables y un gran volumen con respecto a información se refiere; su procesamiento y gestión es dificultoso para tecnologías convencionales. Usualmente, los receptores del Big Data son grandes empresas, las únicas entidades capaces de tener una base de datos lo suficientemente amplía para poder albergar una magnitud que ronda los petabytes.
Uno de los principales motivos por la cual se utiliza el Big Data es la eficiente recolección de datos. Optimiza el trabajo de cómputo en una era donde la tecnología digital desarrolla las labores administrativas que una empresa necesita para mejores resultados en su producción. Por lo tanto, podemos usar el Big Data como herramienta para gestionar el mantenimiento de una planta.
Teniendo en cuenta otros factores que son usados como herramientas, el Big Data junto a las diferentes técnicas de mantenimiento y el internet de las cosas (IoT); son las principales herramientas digitales que las industrias pueden utilizar para optimizar la cadena de producción dentro de una fábrica. En otras palabras, mejoran la capacidad de análisis y se puede participar ampliamente en los procesos de gestión de mantenimiento.
En la gestión de mantenimiento, herramientas como el Big Data y el IoT se pueden tener en cuenta dependiendo de la manera más óptima para no interrumpir o afectar lo menos posible la producción. Además, se puede proceder a aplicar un mantenimiento preventivo, predictivo o incluso correctivo; todo esto, por medio de un análisis que se hace recolectando datos sobre el funcionamiento de las máquinas, tiempo de vida útil, repuestos, entre otros.
Procesos del Big Data en mantenimiento de planta
Al ser una cantidad grande de datos, el Big Data debe pasar por diferentes procesos para ser sintetizada en una base de datos. De esta manera, pueda ser de utilidad y logre prestarse para el desarrollo de la planta. La codificación de una cantidad tan grande de datos es una tarea difícil. Por lo tanto, existen muchas formas de recolectar los datos e implementarlos en el perfeccionamiento de los medios de producción. Una manera de simplificarlo es la siguiente:
Recolección
El Big Data es extraído de una gran cantidad de medios, enviando la información a una base de datos. Al conocer este proceso de recolección es necesario plantear estrategias para sub-dividir en bloques más diluidos de información. Entre la información utilizada del Big Data en el mantenimiento de una Planta, se encuentra:
- los diferentes tipos de máquina,
- proveedores,
- tiempo de uso,
- años de vida útil,
- herramientas complementarias,
- tiempo de uso (se cuantifican desde el momento que la empresa la pone en marcha y se debe tomar en cuenta los tiempos de reposo),
- entre otros.
Gestión
El Big Data debe ser gestionado. Parte importante de la labor es recolectar la información que más beneficio generen para la planta y en un amplío espectro. Además, al ser una masa condensada y grande de datos, se corre el riesgo de encontrarse datos innecesarios que puedan ser implementados de manera eficiente. En otras palabras, es necesario llevar un orden de los Datos que ingresan, dependiendo de la actividad para la que se necesite puede ser perjudicial en costos operativos y de tiempo encontrar datos innecesarios.
Teniendo en cuenta el punto anterior, el Big Data para el mantenimiento de una planta es gestionado por diferentes tipos de tecnología; por ejemplo, aquí el internet de las cosas (IoT) es una herramienta que facilita el control de la información recabada. De tal manera, los procesos de intercomunicación son más veloces y mejora la administración del tiempo. Su utilidad es tal que, es utilizada para el desarrollo de planes y cronogramas de mantenimiento predictivo o preventivo.
Análisis
Por último, para utilizar el Big Data en el mantenimiento de una planta es necesario tener a un personal operativo capacitado para el análisis de los datos recabados una vez gestionados y separados. El estudio de la información facilita el desarrollo de los planes de contingencia necesarios para el mantenimiento de los equipos. De tal manera, será más eficiente para no interrumpir la cadena de producción.
Campos del Big Data en mantenimiento de planta
Entre los diferentes procesos donde se somete el Big Data para obtener el máximo provecho, se puede separar o identificar el resultado de estas en diferentes campos. En otras palabras, al gestionar el Big Data esta se puede dividir en diferentes categorías, cada una con diferentes aplicaciones. Para el mantenimiento predictivo, preventivo o correctivo de una planta determinar se desea determinar cuál de los conjuntos de datos es más eficiente según sea el caso.
Data Science
Partiendo de los datos recolectados por la planta en un periodo de tiempo determinado, se somete la información a distintos procesos algorítmicos, cálculos estadísticos y matemáticos. Esto, con la intención de hacer más comprensible su lectura y obtener los datos más relevantes. Para los procesos de gestión de mantenimiento, este tipo de datos ayudan a estipular los parámetros necesarios a tomar en cuenta para el mantenimiento predictivo.
Data Analytics
En este campo, las variables de los datos se pueden definir por medio del trabajo del análisis estadístico. Por lo tanto, se logran obtener respuestas a los parámetros estipulados en la Data Science. Más allá de ser una categoría de Data, es una simplificación de la Data Science, la misma puede dar las respuesta a los parámetros encontrados dentro de la anterior categoría y es más eficiente para trabajos de mantenimiento preventivo.
Data Mining
En esta clase de datos, se extrae toda la información recabada y es analizada para posteriormente ser dividida en diferentes categorías. Además, se descubren patrones y directrices para estructurarlas y hacer más sencillo su análisis. En el caso de la gestión de mantenimiento, su funcionalidad principal es recabar los parámetros necesarios para desarrollar un buen plan a mediano y largo plazo.
En los procesos de las industrias manufactureras, que dependen de maquinarías pesadas, es necesario evitar que un mantenimiento no programado afecte el funcionamiento de la planta. Por lo tanto, es necesaria una correcta gestión de mantenimiento. El Big Data, es una herramienta para el desarrollo de una estructura organizada que permita prever cuándo será necesario realizar un mantenimiento preventivo o predictivo.
Para concluir, las tecnologías digitales ofrecen a las empresas e industrias la oportunidad de desarrollar planes de contingencia y evitar la paralización parcial o total de la cadena de producción. El Big Data es una herramienta de cómputo difícil de trabajar, pero por medio de las tecnologías correctas, se puede dividir en subcategorías para una implementación que junto a otras tecnologías como IoT y un personal operativo capacitado derivan en la elaboración de planes de gestión de mantenimiento eficientes.
